Apprenez à appliquer les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) pour résoudre des problèmes du monde réel. Le cours couvre les solutions de bout en bout avec l'intelligence artificielle (IA) la programmation en binôme en utilisant des technologies comme GitHub Copilot pour construire des solutions pour l'apprentissage automatique (ML) et les applications de l'IA. Ce cours s'adresse aux personnes qui travaillent (ou cherchent à travailler) en tant que scientifiques des données, ingénieurs ou développeurs de logiciels, analystes de données ou autres rôles qui utilisent la ML. À la fin du cours, vous serez en mesure d'utiliser des frameworks web (par exemple, Gradio et Hugging Face) pour des solutions ML, de construire un outil en ligne de commande en utilisant le framework Click, et de tirer parti de Rust pour les tâches ML accélérées par le GPU. Semaine 1 : Explorer les technologies MLOps et les modèles pré-entraînés pour résoudre les problèmes des clients. Semaine 2 : Appliquer le ML et l'IA dans la pratique à travers l'optimisation, l'heuristique et les simulations. Semaine 3 : Développez des pipelines d'opérations, y compris DevOps, DataOps et MLOps, avec Github. Semaine 4 : Construire des conteneurs pour ML et empaqueter les solutions d'une manière uniforme pour permettre le déploiement dans les systèmes Cloud qui acceptent les conteneurs. Semaine 5 : Passez de Python à Rust pour construire des solutions pour Kubernetes, Docker, Serverless, Data Engineering, Data Science, et MLOps.
DevOps, DataOps, MLOps
Ce cours fait partie de Spécialisation MLOps | Machine Learning Operations
Instructeurs : Noah Gift
24 354 déjà inscrits
Inclus avec 
(133 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Construire des pipelines d'opérations en utilisant DevOps, DataOps et MLOps
Expliquer les principes et les pratiques des MLOps (gestion des données, formation et développement de modèles, intégration et livraison continues, etc.)
Construire et déployer des modèles d'apprentissage automatique dans un environnement de production en utilisant les outils et les plateformes MLOps.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bibliothèques Python
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Devops
- Catégorie : Programmation en rouille
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
13 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module, vous apprendrez à appliquer les compétences fondamentales en MLOps pour construire des solutions d'apprentissage automatique et à l'appliquer en construisant des microservices en Python.
Inclus
22 vidéos10 lectures4 devoirs2 sujets de discussion1 laboratoire non noté
Dans ce module, vous apprendrez à appliquer des compétences essentielles en mathématiques et en science des données pour les MLOps et à les mettre en pratique en construisant des simulations.
Inclus
5 vidéos9 lectures3 devoirs3 laboratoires non notés
Dans ce module, vous apprendrez à construire des pipelines d'opérations et à appliquer ces compétences en construisant des solutions pour des modèles de visages étreints pré-entraînés.
Inclus
20 vidéos9 lectures1 devoir2 laboratoires non notés
Dans ce module, vous apprendrez à construire des solutions MLOps et IA de bout en bout et à l'appliquer en construisant des solutions avec des modèles pré-entraînés d'OpenAI tout en bénéficiant de l'utilisation d'outils de Programmation par les pairs en IA comme GitHub Copilot.
Inclus
12 vidéos9 lectures1 devoir2 laboratoires non notés
Dans ce module, vous apprendrez à passer de Python à Rust, un langage de programmation de systèmes puissant et efficace. Ce module couvrira diverses applications pratiques de Rust, telles que des solutions CLI, Web et MLOps, ainsi que des solutions de cloud computing pour AWS, GCP et Azure. Vous apprendrez également à construire des solutions Rust pour Kubernetes, Docker, Serverless, l'ingénierie des données, la Science des données et les opérations d'Apprentissage automatique (MLOps). À la fin de ce module, vous aurez une solide compréhension de la syntaxe et des fonctionnalités clés de Rust, et serez en mesure d'exploiter Rust pour les tâches d'apprentissage automatique accélérées par le GPU.
Inclus
25 vidéos11 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
Duke University
Packt
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
133 avis
- 5 stars
54,13 %
- 4 stars
23,30 %
- 3 stars
9,77 %
- 2 stars
6,76 %
- 1 star
6,01 %
Affichage de 3 sur 133
Révisé le 24 juin 2024
Very well explained and great step by step examples
Révisé le 23 juin 2024
Extremely usefull to understand concepts of MLOps, containers, CI/CD
Révisé le 21 août 2024
Great learning resources, concise presentations, and clear explanations of all topics
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.
Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complète.